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al的前沿在哪里

Answer

目前 AI 的前沿领域包括以下方面:

  1. 生成式 AI 已从不受关注走向前沿,成为 AI 50 强榜单的重点。企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高,应用公司在 AI 50 强榜单中占据主导,众多公司将 AI 融入工作流程以扩张规模和降低成本,如 ServiceNow、Palo Alto Networks、Hubspot、Klarna 等。
  2. 不远的将来,有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计,开发全新的用户界面以提供新体验。
  3. OpenAI 作为一家重要的人工智能研究公司,成立于 2015 年,总部位于美国旧金山,其使命是推进人工智能技术发展。关于 OpenAI 的更多信息可参考相关时间线延伸阅读:Wiki:https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI ,OpenAI Blog:https://openai.com/blog/ 。
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References

红杉|AI 50 未来公司

原文链接:https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2024/发表时间:2024-4-11作者:Konstantine Buhler编译:Z Potentials去年,生成式AI从不引人注意的地方走到了AI 50强榜单的前列。今年,随着我们看到企业用户和消费者的AI生产力开始大幅提高,它成为前沿和中心。尽管2023年美国的大部分AI风投都流向了基础设施领域——其中60%流向了最大的大语言模型(LLM)提供商,但应用公司仍在AI 50强榜单中占据主导地位。与此同时,我们开始看到AI如何为公司赋能。如今,许多公司正将AI融入其工作流程,以此来快速达成KPI。我们看到大公司正通过将AI融入其产品的方式而获益。工作流程自动化平台ServiceNow通过AI驱动的Now Assist,实现了近20%的事件避免率。Palo Alto Networks利用AI降低了处理费用的成本。Hubspot利用AI扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司Klarna最近宣布,通过将AI融入用户支持,他们在运行率方面节省了4000多万美元。现在,成千上万的公司正在将AI整合到他们的工作流程中,以扩张规模和降低成本。AI 50强企业正在快速进化。不远的将来,我们有望看到UX和UI围绕AI的功能进行重新设计。在更好、更廉价地复制现有功能之后,我们将开发全新的用户界面,以提供有价值的新体验。

OpenAI 公司的时间线

OpenAl是一家人工智能研究公司,成立于2015年,总部位于美国旧金山。OpenAl的使命是推进人工智能技术的发展,为全球创造更加安全、智能的未来。OpenAI早期是个非营利机构,后来改成了有限营利形式。时间线延伸阅读:Wiki:https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAIOpenAI Blog:https://openai.com/blog/

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

Altman并没有参与ChatGPT及其GPT-4的研究、神经网络训练或界面编码。但作为首席执行官——一个梦想家/实干家类型的人,他就像年轻版的联合创始人Elon Musk,没有包袱——一篇又一篇的新闻报道用他的照片作为人类新挑战的视觉象征。至少,那些没有用由OpenAI的视觉AI产品Dall-E生成的令人瞠目的图像作为头条的文章是如此。他是当下的先知,是人们在AI如何迎来黄金时代,或使人类变得无关紧要,或更糟的问题上首先要咨询的人物。五月的一个阳光明媚的日子,Altman的面包车载着他去参加了四次活动。第一场是与政府、学术界和工业界人士进行的一场不公开的“圆桌会议”(Round Table)。会议是在最后一刻组织的,地点在萨默斯镇咖啡馆的二楼。在酿酒师Charles Wells炯炯有神的肖像下,Altman向几乎所有听众提出了同样的问题。AI会杀死我们吗?它能被监管吗?他都一一作了详细回答,同时还不时瞄一眼自己的手机。之后,他在豪华的伦敦人酒店与牛津公会的600名会员进行了一次炉边谈话。之后,他来到地下室会议室,回答约100名企业家和工程师提出的更多技术问题。现在,他下午在伦敦大学学院的台上演讲几乎要迟到了。他和他的团队停在一个装卸区,然后被带进一系列蜿蜒曲折的走廊。一边走,主持人一边匆匆告诉Altman他要问的问题。当Altman突然出现在舞台上时,观众席上的学者、极客和记者们沸腾了。

Others are asking
Gen - 3 Alpha
Gen3 Alpha 是 Runway 在为大规模多模式训练构建的新基础设施上训练的一系列模型中的第一个。与 Gen2 相比,在保真度、一致性和运动方面有重大改进,也是朝着构建通用世界模型迈出的一步。 官方介绍地址:https://runwayml.com/blog/introducinggen3alpha/ 创始人相关内容: 此外,在视频生成领域,一些小型参与者也有显著贡献,如 Runway 的 Gen3 Alpha 等模型。其他主要科技公司如 Meta、Google 等也在视频生成方面有重要进展。
2025-04-15
AL学习内容
以下为适合小白学习 AI 技术原理与建立框架的内容推荐: 1. 上篇文章介绍了 WaytoAGI 和学习研究 AI 的原因,解决了 Why 的问题。 2. 本次重点推荐两个对个人有重大帮助的视频,旨在解决 What 和 How 的问题: (女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,干货满满,新手友好,能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 ,某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,此次推荐的是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2025-04-11
如何学习al
新手学习 AI 可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-04-01
sam altam
以下是关于 Sam Altman 的相关内容: OpenAI 的 75 封内部邮件披露了其早年的真实情况,包括与特斯拉 CEO 埃隆·马斯克的争斗和诉讼,展示了一群硅谷名流和天才 AI 研究者因理想聚在一起,又随着 OpenAI 的发展争权夺利的过程,还涉及早期讲故事、组建精英阵容、薪酬设计、股权分配等方面,以及首席科学家伊利亚·苏茨克维如何写双周报和制定 AGI 研究计划,还有阿尔特曼如何控制 OpenAI 并推动转型。 在一辆奔驰面包车里,38 岁的 OpenAI 联合创始人 Sam Altman 狼吞虎咽地吃着沙拉,身着蓝色西装内搭粉色礼服衬衫,略显抑郁地在伦敦兜风,这是他为期一个月全球短途旅行的一部分,他还回想着前一晚与法国总统马克龙的会面,波兰首相和西班牙首相也对 AI 非常感兴趣。 今天凌晨,OpenAI 的董事长 Sam Altman 公开一则包含大家感兴趣话题的专访,主持人是 Lex Fridman。
2025-03-31
function call
Function Calling 是一种将 AI 模型(如 ChatGPT、谷歌 Gemini 等)的能力与外部工具和 API 连接起来的方法。 在 ChatGPT 中: 为让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制重要且复杂。 OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象。 本地写函数执行查询操作,如 this.app.mysql.select,函数名 getSqlQuery,参数:sql,更灵活。 在谷歌 Gemini 中: 讲解了 Function Calling 是什么及具体用法。 以从事金融业务为例,如搜索欧元兑美元的当前汇率,使用前需做好配置,可使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 函数调用带来了多个优势,包括简化用户体验、减少错误发生可能性、为更高级自动化开辟道路,能处理如酒店预订或制定旅行计划等复杂操作,重新定义了人与技术的互动方式。
2025-03-31
function calling是什么
Function Calling 是一种在自然语言处理和人工智能模型中的技术和概念。 在金融业务场景中,例如搜索欧元兑美元的当前汇率,使用前需要做好配置,如使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 对于 ChatGPT 而言,为了让其返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后,开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象,这是将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。例如,本地写函数执行 this.app.mysql.select,使操作更灵活。 对于 OpenAI 的 GPT 模型,Chat completions API 允许在请求中传递一系列函数描述,模型能据此生成函数参数并以 JSON 格式返回,可用于执行函数调用,函数调用的结果还能在后续请求中反馈给模型形成交互循环。想深入了解可查看 GPT 入门指南里的函数调用部分和 OpenAI Cookbook 里的用例。 需要注意的是,模型生成的代码不一定都正确和安全,运行代码前要确保环境安全,最好在沙盒里。
2025-03-26
AI相关的最前沿技术网站
以下是一些 AI 相关的前沿技术网站: 1. OpenAI:提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI:涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research:在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外,WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量,其目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。
2025-04-15
快速帮我补充下大模型的发展时间线和关键节点,以及当前最前沿的新闻
大模型的发展时间线和关键节点如下: 2017 年:发布《Attention Is All You Need》论文。 2018 年: Google 提出 BERT,创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模。 OpenAI 提出 GPT,开创仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式。 2021 年:Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),成为首个开源模型。 2022 年 11 月 30 日:ChatGPT 发布,在全球范围内掀起人工智能浪潮。 2022 年 12 月:字节云雀大模型等出现。 2023 年: 国内大模型发展大致分为准备期(国内产学研迅速形成大模型共识)、成长期(数量和质量逐渐增长)、爆发期(开源闭源大模型层出不穷,形成百模大战态势)。 关键进展包括:Meta 开源 Llama2、OpenAI 发布多模态 GPT4V 及 GPT4 Turbo、百川智能开源 Baichuan7B 及 Baichuan2、百度升级文心一言 4.0、清华&智谱 AI 开源 ChatGLM2 及清华开源 ChatGLM3、腾讯发布混元助手等。 当前最前沿的新闻包括:过去半年,国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹,从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距,到 11 月份测评时已在总分上超越 GPT3.5。
2025-03-14
现在ai最前沿的发展趋势是什么
AI 技术的发展历程和前沿趋势如下: 发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 在学习路径方面: 偏向技术研究方向: 1. 具备数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 熟悉自然语言处理,如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 了解计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 跟进前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 掌握编程基础,如 Python、C++等。 2. 熟悉机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 3. 熟练使用深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署,如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践,如项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 此外,去年生成式 AI 从不引人注意走到了 AI 50 强榜单的前列。今年,随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高,其成为前沿和中心。尽管 2023 年美国的大部分 AI 风投流向了基础设施领域,应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。如今,许多公司正将 AI 融入其工作流程,以此来快速达成 KPI。不远的将来,我们有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。
2025-03-08
前沿ai学习网站
以下是一些前沿的 AI 学习网站: 1. WaytoAGI:这是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。它汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。平台提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。此外,社区还定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。其目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云,通义千问,淘宝,智谱,支付宝,豆包,火山引擎,marscode,coze,堆友,即梦,可灵,MiniMax 海螺 AI,阶跃星辰,百度,Kimi,吐司,liblib,华硕,美团,美的,360,伊利,魔搭,央视频,Civitai,Openart,Tripo3D,青椒云等。 3. 「通往 AGI 之路」的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。
2025-01-23
目前最前沿的ai服装模特app
目前较为前沿的 AI 服装模特相关的应用有: Stitch Fix 是一家服装公司,已使用 AI 向客户推荐特定服装,并正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 InterAlia 可以帮助搭配服装。 在小红书上,有通过 AI 制作服装如 AI 小绿裙实现变现的案例,新手可用 mewxai 或幻火来制作,熟练者可用 sd 或 mj 制作。 此外,还有用 AI 定制萌娃头像等相关应用。
2025-01-06
AL最新前沿
以下是 AI 领域的一些最新前沿信息: 2024 年 2 月第一周: Maimo:能从任何内容中提取要点。 Jellypod:可将订阅内容变成播客。 ARTU:能汇总和总结内容。 Lepton Search:用 500 行代码构建的 AI 搜索工具。 VectorShift:AI 自动化应用构建平台。 Findr:AI 搜索您所有软件中的内容。 Recraft:AI 帮助创建平面内容和矢量标志。相关链接:,日期:2024/02/01。 2024 年 1 月第四周: 扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI,将两大 AI 研究团队 FAIR 和 GenAI 合并,并投入超 90 亿美元向英伟达采购超 34000 张 H100 显卡,预计 24 年底 Meta 的 GPU 算力达 60 万个 H100。 今年英伟达总的 H100 出货量将有 15 万张,Meta 采购量占 1/5。 Meta 正在开发名为 Llama 3 的大语言模型,以提升代码生成和逻辑推理能力。 扎克伯格推动开源的通用人工智能开发方式,这也是大家关注其进展和 Llama3 的原因。相关链接:,日期:2024/01/23。
2025-01-01